(57)【要約】      （修正有）【課題】ＡＩシステムのデータベースに格納されたデータを変更して、ユーザーにリアルタイム、かつ、もっとも事実に近い情報を提供することができる統計手法及びビッグデータを用いたＡＩモジュールを提供する。【解決手段】サーチエンジン１０とデータプロセッサー２０が、ストリーミング方式によってデータをサーチした上、ストリーミングデータをバッチデータに生成する。統計処理プロセッサー３０は、データプロセッサーのバッチデータについて統計処理を行い、統計分布データを獲得し、得られたデータを再びＡＩシステム４０に入力し、ＡＩシステムデータの修正を行う。統計処理プロセッサーは、統計検証方法によって検証を行い、同じマトリックスが異なる時間または環境で得られた分布の統計量に改変を認める場合、ＡＩシステムによって、データを更新させる。【選択図】図２
0003225767.tif 000002
【実用新案登録請求の範囲】
【請求項１】
電子デバイスにより構成され、統計手法及びビッグデータを用いたＡＩモジュールであって、情報処理システムを備え、
前記情報処理システムは、
ネットワークまたは大型データベースのサーチデータに用いるサーチエンジンと、
前記サーチエンジンに接続していて、前記サーチエンジンによってサーチされたデータの処理手法は、ストリーミング方式によって、サーチされたデータを処理した上、ストリーミングデータをバッチデータに生成し、前記バッチデータを処理するデータプロセッサーと、
前記データプロセッサーに接続していて、前記データプロセッサーの前記バッチデータについて、統計処理を行い、統計分布データを取得する統計処理プロセッサーと、
前記統計処理プロセッサーに接続するＡＩシステムと、
を含み、
前記統計処理プロセッサーは、統計関連の演算を行う統計演算素子を有し、
前記統計演算素子は、統計検証手法によって、統計項目について、同じマトリックスで得られた異なるサンプルの統計分布の改変を確認した上、統計結果を前記ＡＩシステムに出力し、統計結果に改変があった場合は、前記ＡＩシステムによって、格納されたデータの改変を行うことを特徴とするＡＩモジュール。
【請求項２】
前記データプロセッサーは、
前記サーチエンジンに接続して、前記サーチエンジンより前記ストリーミングデータを受け入れ、ストリーミング処理方法を用いて、リアルタイムに処理する少なくとも一つのストリーミングデータ処理素子と、
前記ストリーミングデータ処理素子に接続して、前記ストリーミングデータ処理素子由来の前記ストリーミングデータを受け入れ、前記ストリーミングデータを前記バッチデータに蓄積した上、前記バッチデータについて演算を実施するバッチデータ処理素子と、
前記バッチデータ処理素子に接続して、システムデータの格納に備えるビッグデータ記憶素子と、を含み、
前記データプロセッサーは、同じタイプのデータについて、前記ストリーミングデータ処理素子を用いて収集した上、前記バッチデータ処理素子に入力し、時間または内容に基づき、異なる前記バッチデータを生成し、必要に応じて、生成された前記バッチデータを前記ビッグデータ記憶素子に格納することを特徴とする請求項１記載のＡＩモジュール。
【請求項３】
前記ストリーミングデータ処理素子を用いて、設定された項目がさまざまな属性を時系列に間欠的または連続的に発言数サーチを行い、データを前記バッチデータ処理素子に入力し、前記バッチデータ処理素子によって、ある期間範囲のデータを前記バッチデータに蓄積した上、前記バッチデータより、異なる属性がサーチ項目に対する発言数で形成する分布を取得して、その分布について、統計量を算出し統計量を出力することを特徴とする請求項２記載のＡＩモジュール。
【請求項４】
前記データプロセッサーが同じマトリックスの異なる時間に得られた２つの統計量に統計検証を経て、その誤差が受け入れられる有意水準範囲であるか否かを検証することを特徴とする請求項３記載のＡＩモジュール。
【請求項５】
前記統計処理プロセッサーを用いて、異なる時間の統計データを時間軸にリストすることによって、ユーザーは異なる時間におけるトレンドの変動を観察できることを特徴とする請求項２記載のＡＩモジュール。
【請求項６】
前記統計処理プロセッサーによって、前記バッチデータ処理素子で得られた前記バッチデータまたは前記ビッグデータ記憶素子に格納された前記バッチデータについて、統計処理を行い、統計分布データを獲得することを特徴とする請求項２記載のＡＩモジュール。
【請求項７】
少なくとも一つの前記ストリーミングデータ処理素子は、前記サーチエンジンに並列接続された複数の前記ストリーミングデータ処理素子であって、異なるネットワークからデータを抽出可能であることを特徴とする、請求項２記載のＡＩモジュール。
【請求項８】
前記ＡＩシステムは、前記統計処理プロセッサーに接続するデータベースを含み、
前記データベースは、前記統計処理プロセッサーの統計データを受け入れ、前記データベースが一組の事実を表して前記ＡＩシステム一項目の基本データとすることを特徴とする請求項１記載のＡＩモジュール。
【請求項９】
前記統計処理プロセッサーは、異なるバッチの統計データを格納する統計記憶素子を更に含むことを特徴とする、請求項１記載のＡＩモジュール。
【考案の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本考案はビッグデータと人工知能の応用に関し、特に統計手法及びビッグデータを用いたＡＩモジュールの修正に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ技術の進歩につれて、人工知能が大きく進歩している。人工知能を応用することによって、コンピュータが専門家と同等または優れる解決能力を有する。多くの人工知能はエキスパートシステムによって実現される。
【考案の概要】
【考案が解決しようとする課題】
【０００３】
エキスパートシステムには、専業知識を格納するデータベースを配置しなければならない。エキスパートシステムが係る専業知識と、既定論理を応用し、さらに推論エンジンの推論によって、必要な回答が得られる。人工知能で処理可能な課題は、配置したデータベースに格納されたナレッジベースによって、制限受ける。格納していたナレッジベースが現実を逸脱していたら、出来上がった推論も実際にそぐわない、または間違えを生じる。
【０００４】
この他、ネットワーク技術の進歩により、人類は、コンピュータシステムをネットワークでビッグデータ技術を利用して、大量な情報を抽出できる。しかしながら、一部情報の正確性は、抽出された大量データの分布によって左右される。一例として、ユーザーがある製品の嗜好度を知りたい場合には、ネットワークを介してデータを抽出し、かつ、異なるグループまたは年齢層を通じて、異なる個体の嗜好状態の分布を得た上、これらの分布を統計演算して、係る製品の嗜好度の概念が得られる。しかし、たとえマトリックスに改変がなくても、それらの分布は時間によって改変される。一例として、ある製品の嗜好度が変動される。そのため、関連のＡＩシステムにこのようなデータを処理されている場合は、随時に関連情報を更新しなければならない。しかし、得られたデータの変動は、実務上が往々にして統計誤差に過ぎない。そこで、ネットワークから得られたデータが異なることで、データベースのデータを修正するになれば、頻繁に修正する必要となり、実質上の意味を有しない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本考案の目的は、前述公知技術の課題解決を図るものである。本考案において、ビッグデータを利用して、ネットワークで特定テーマの分布状況を抽出した上、これらの分布状況に基づき、その統計量を算出し、異なる時間で得られた統計量について検証を行い、同じマトリックスにおける統計量に著しく改変されたかを確認する。この手法を適用して、ＡＩシステムのデータベースに格納されたデータを変更して、ユーザーにリアルタイム、かつ、もっとも事実に近い情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本考案の一実施形態による人工知能モジュールを示すのブロック図である。
【図２】本考案の一実施形態によるサーチエンジン、データプロセッサー、統計処理プロセッサー及びＡＩシステムの素子接続構造を示すブロック図である。
【図３】本考案の一実施形態によるサーチエンジン、データプロセッサー、統計処理プロセッサー及びＡＩシステムのデータ伝送を示す模式図である。
【考案を実施するための形態】
【実施例】
【０００７】
（一実施形態）
図１〜図３を参照する。本考案の一実施形態による人工知能モジュールは、以下の素子を備える。情報処理システム２を含む電子デバイス１（図１参照。）を有する。係る情報処理システム２は、サーチエンジン１０と、データプロセッサー２０と、統計処理プロセッサー３０と、ＡＩシステム４０と、を備える。
【０００８】
サーチエンジン１０は、ネットワークまたは大型データベース３のデータサーチに用いられ、データのタイプは、人と人とのコミュニケーションデータ、人とマシンとのコミュニケーションするデータ、マシンとマシンとのコミュニケーションするデータと、を含む。
【０００９】
データプロセッサー２０は、サーチエンジン１０に接続していて、サーチエンジン１０でサーチされたデータの処理を行い、ストリーミング方式によって、サーチされたデータを処理した上、これらのストリーミングデータをバッチデータに生成し、バッチデータに処理を行う。
【００１０】
図２に示すデータプロセッサー２０は、ストリーミングデータ処理素子２１と、バッチデータ処理素子２２と、ビッグデータ記憶素子２３と、を有する。少なくとも一つのストリーミングデータ処理素子２１は、サーチエンジン１０に接続して、係るサーチエンジン１０よりストリーミングデータ９０を受け入れ（図３参照）、ストリーミング処理方法を用いて、リアルタイムに処理する。
【００１１】
少なくとも一つのストリーミングデータ処理素子２１は、サーチエンジン１０に並列接続された複数のストリーミングデータ処理素子２１である。よって、異なるネットワークでさまざまなデータを抽出できる。
【００１２】
バッチデータ処理素子２２は、ストリーミングデータ処理素子２１に接続して、ストリーミングデータ処理素子２１由来のストリーミングデータ９０を受け入れ、これらのストリーミングデータ９０をバッチデータ９２に蓄積した上、バッチデータ９２について演算を実施する。
【００１３】
ビッグデータ記憶素子２３は、バッチデータ処理素子２２に接続して、システムデータの格納に備える。
【００１４】
データプロセッサー２０は、同じタイプのデータについて、ストリーミングデータ処理素子２１を用いて収集した上、バッチデータ処理素子２２に入力し、時間または内容に基づき、異なるバッチデータを生成する。必要に応じて、生成されたバッチデータをビッグデータ記憶素子２３に格納できる。
【００１５】
統計処理プロセッサー３０は、データプロセッサー２０に接続して、バッチデータ処理素子２２のバッチデータ９２またはビッグデータ記憶素子２３に格納されたバッチデータ９２について、統計処理を行い、平均値μ、μ’、標準偏差σ、σ’、変異数など統計分布データを獲得する。
【００１６】
統計処理プロセッサー３０は、統計演算素子３１と、統計記憶素子３２と、を含む。統計演算素子３１は、主に前述統計関連の演算を担うものである。一方、統計記憶素子３２は、異なるバッチの統計データ格納に用いられる。
【００１７】
一例として、ある新製品の嗜好度について分析する場合、サーチエンジン１０がビッグデータのデータサーチによって、異なる年齢層の係る製品に対する嗜好を得ることができる。まず、ストリーミングデータ処理素子２１を用いて、設定された項目（係る新製品）がさまざまな属性（例えば、異なる年齢層）を時系列に間欠的または連続的に発言量サーチを行い、これらのデータをバッチデータ処理素子２２に入力し、バッチデータ処理素子２２によって、ある期間範囲のデータをバッチデータに蓄積した上、バッチデータより異なる属性（例えば、異なる年齢層）が係るサーチ項目の発言数によって形成される分布を取得する。これらの分布に基づき、統計量を算出した上、出力することができる。基本として、同じマトリックスの統計量がトレンドの改変によって、係る統計量も改変される。しかし、同じマトリックスが異なる時間に得られた２つの統計量が統計検証を経て、その誤差が受け入れられる有意水準α範囲の場合は、マトリックスにおいて異なる属性の発言数には時間経過によって、著しく改変を認めない。これに対して、マトリックスにおいて異なる属性の発言数がすでに時間経過によって、著しく改変したことを認める。
【００１８】
本案を適用すれば、異なる時間の統計データを時間軸にリストすることによって、ユーザーは異なる時間におけるトレンドの変動を観察できる。
【００１９】
このほか、同じサーチ項目において、同じ時間に得られたデータ量の増加が前の時間区間に得られたデータ量の変動が設定値に達したとき、すなわち、ネットワーク発現量に著しき改変あったとき、次の段のユニットに出力される。
【００２０】
統計処理プロセッサー３０に接続するＡＩシステム４０は、データベース４１と、論理ベース４２と、推論エンジン４３と、ユーザーインターフェース４４と、を含む。
データベース４１は、統計処理プロセッサー３０に接続していて、係る統計処理プロセッサー３０のデータを受け入れる。データベース４１は、一組の事実を表して、ＡＩシステム４０の一項目の基本データとする。
【００２１】
論理ベース４２には、論理専門家の嗜好論理が格納され、それらの論理がユーザーより入力する質問を含む、その質問が格納された論理と結合して、記述を形成する。
【００２２】
推論エンジン４３は、論理ベース４２およびデータベース４１にそれぞれ接続して、論理ベース４２由来の記述を受け入れ、係る記述とデータベース４１に格納されたデータとの突き合わせによって、専門家の回答を獲得する。
【００２３】
ユーザーインターフェース４４と、推論エンジン４３と、論理ベース４２にそれぞれ接続して、ユーザーが情報装置６０を介して、係るユーザーインターフェース４４に接続して、ユーザーインターフェース４４を介して所望な回答を得るための入力を行い、係る推論エンジンよりＡＩシステム４０で推論された回答を取得する。
【００２４】
本考案の長所は、ビッグデータを利用して、ネットワークで特定テーマの分布状況を抽出した上、これらの分布状況に基づき、その統計量を算出し、異なる時間で得られた統計量について検証を行い、同じマトリックスにおける統計量に著しく改変されたかを確認する。この手法を適用して、ＡＩシステムのデータベースに格納されたデータを変更して、ユーザーにリアルタイム、かつ、もっとも事実に近い情報を提供することができる。
【００２５】
以上に取り上げた説明は、本考案の実行可能な一実施例にすぎない。しかし、係る実施例は本考案の請求範囲に制限を加わるものではなく、本案の技術精神に逸脱しない等効果による実施または変更は、なお本案の請求範囲に含む。
【符号の説明】
【００２６】
１・・・電子デバイス
２・・・情報処理システム
３・・・ネットワークまたは大型データベース
１０・・・サーチエンジン
２０・・・データプロセッサー
２１・・・ストリーミングデータ処理素子
２２・・・バッチデータ処理素子
２３・・・ビッグデータ記憶素子
３０・・・統計処理プロセッサー
３１・・・統計演算素子
３２・・・統計記憶素子
４０・・・ＡＩシステム
４１・・・データベース
４２・・・論理ベース
４３・・・推論エンジン
４４・・・ユーザーインターフェース
９２・・・バッチデータ
Ａ、Ａ’・・・分布
μ、μ’・・・平均値
σ、σ’・・・標準偏差
【図１】
0003225767.tif 000003
【図２】
0003225767.tif 000004
【図３】
0003225767.tif 000005
【手続補正書】
【提出日】令和2年2月3日(2020.2.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】実用新案登録請求の範囲
【補正対象項目名】請求項４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項４】
前記データプロセッサーが同じマトリックスの異なる時間に得られた２つの統計量に統計検証を経て、誤差が受け入れられる有意水準範囲であるか否かを検証することを特徴とする請求項３記載のＡＩモジュール。